近日，开普云对其大模型产品线进行了全面升级与增强优化，推出了两款AI领域革新性的平台级产品——“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”与“开悟大模型智能应用中台”。这两款平台产品的升级及商业化落地，不仅是对原有技术的提升，更展示了公司对大模型全链条服务能力市场需求的高度敏锐和快速响应能力，标志着开普云在AI领域的战略落地取得了重要的新进展。这些升级与增强优化将共同助力开普云为政府、军队、能源、央企国企以及各行业垂直客户提供更为卓越、高效、智能的一站式AI产品与服务。
很多客户在使用大模型实现人工智能应用时，都会遇到许多挑战。
1.输出幻觉：大模型偶尔生成不真实或误导性信息，这在关键决策和公众咨询中尤为风险。
2.定制与隐私难题：行业客户需要私有化、专用大模型，但面临人才短缺、数据隐私和安全问题，以及模型的可解释性、信赖性、更新维护等挑战。
3.实际应用复杂性：单独使用大模型往往不足，需结合实时数据库、配套工具和Agent智能体。如何高效整合这些技术并与本地知识库结合是实际应用的关键。
4.多模型管理：大型AI项目常需组合不同大模型。如何在一个平台上轻松配置、发布多模型并比较效果，以及与前端AI应用的无缝对接，是实际操作中的迫切需求。
这些痛点已成为大模型应用行业落地的主要障碍。为了彻底解决这些问题，近日，开普云对其大模型产品生态进行了全面升级与增强优化，推出了两款平台级产品：“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”与“开悟大模型智能应用中台”。两个平台引入了最新的行业技术，深度强化了大模型全链条服务能力，特别针对痛点问题给出了“开悟”方案。
“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”针对需要自己训练垂直行业模型的客户，覆盖了模型的训练、开发、部署和维护全过程。对于行业客户，它解决了定制与隐私难题，并且可以在丰富的基座模型、训练数据集上开始工作，让行业客户将精力放在如何在领域内挖掘人工智能应用的潜力上，而不是纠缠于模型微调、训练的细节。
“开悟大模型智能应用中台”针对于需要将内部信息、流程与大模型集成，发布多种AI应用的用户，集成了行业最新发展经验，如RAG（搜索增强生成技术）、向量数据库、全文检索、知识图谱等，提供多样化的应用场景模板和标准解决方案。既能够实现复杂应用，还可以部分解决幻觉问题。
两个平台不仅是对大模型应用痛点的深度回应，更是对大模型全链条服务能力的深度强化，代表了开普云在大模型解决方案领域实现了从算力基础设施调度--大数据处理--大模型训练、优化与推理--大模型应用组件支撑与应用构建--大模型智能化应用服务全链条的技术突破，可以为政府、军队、央企国企以及垂直行业客户提供一站式的AI产品和服务。
“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”，LLMOps即Large Language Model Operations，是一个集成化的大模型生命周期管理平台，旨在简化模型的训练、开发、部署和维护过程。该平台具有数据管理、模型管理、模型训练、推理服务部署以及模型服务实时监控等核心功能，平台支持的全生命周期服务，显著提升了模型开发的效率和质量，确保了大模型的高效运行。它的设计理念是降低大模型开发的技术门槛，使得客户能够更加专注于智能应用服务的创新和优化。
“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”内置了开普云自主训练的开悟大模型。该模型采用主流transformer架构，包含7B、13B两个版本，均具有基础模型和对话模型两种形态。开悟基础模型的训练数据以开普云积累的1.3PB政务、媒体、司法、能源、医疗、金融数据为基础，经过数据去重、内容过滤、质量筛选、优先采样等处理，形成了高效高质量预训练数据集。开悟对话模型的训练数据根据政务、媒体等应用场景中的创作纪录、问答过程、多元评论，进行了增量监督微调，并利用人工反馈和机器反馈，进行了强化学习训练。开悟大模型支撑了该操作系统实现了多种应用场景的开箱即用。
在应用场景上，“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”展现出了卓越的适应性和灵活性，不仅支持开悟大模型作为基座模型使用，还广泛兼容各种开源模型，平台内置了包括Llama2-70B、Qwen-72B、Baichuan2-13B、OrionStar-Yi-34B、ChatGLM3-6B、Aquila2-70B在内的多个开源模型，同时支持接入包括GPT3.5、GPT4、GPT4-Turbo、Baichuan2-Turbo-192k等非开源模型。客户可以根据实际需求选择合适的模型，通过平台的训练、微调功能，将模型调整至最佳状态，以满足特定应用场景的要求。大模型运营管理系统（LLMOps）以其强大的兼容性和灵活性，为客户提供了极大的便利和创新空间。无论是在通用场景，还是在客户定制私有化场景中，该系统均能提供专业的服务。
大模型运营管理系统（LLMOps）的出现，可以类比于微软Windows操作系统对DOS操作系统的升级。传统的大模型训练过程需要专业的工程师使用命令行界面进行操作，而通过“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”进行模型训练则演进到直观的图形客户界面。这一转变大幅提升了客户交互的便捷性和直观性，此外为了降低大模型训练的知识和操作门槛，系统内置了多种经验参数模板，这些模板基于丰富的领域经验和行业最佳实践，能够帮助客户快速启动和优化大模型训练过程。客户无需深入了解复杂的设置，只需选择适合自己需求的模板，即可轻松完成模型训练的相关配置，大幅度简化了操作步骤。这种创新的操作系统设计，不仅提高了客户的工作效率，也可以推动人工智能技术的广泛普及和应用创新。
“开悟大模型智能应用中台”则为客户提供了一个便捷的模型应用构建环境。该平台允许客户根据自身的特定需求快速构建基于私有知识库的大模型应用，从而使得大模型应用能够更好地理解和处理特定领域的问题，提供更加专业和精准的服务。智能应用中台优化了AI应用开发流程，内置的自动化流程组件大大减少了模型应用开发的技术门槛，同时，快速的部署能力和高效的运维管理，进一步降低了运营成本，提高了业务的运行效率。
“开悟大模型智能应用中台”通过整合RAG（搜索增强生成技术）、向量数据库、全文检索、知识图谱等先进技术，能够提供多样化的应用场景和解决方案。客户可以根据自己的业务需求，灵活选择和定制服务，从而创造出更加丰富和多元的大模型应用。在一些专业场景，客户对于遵循语料事实内容有严格的要求，确保输出内容的准确性和可靠性至关重要。因此，我们的平台设计了严格的数据验证和模型监督机制，确保模型输出的信息都是根据事实信息而产生。
我们深刻理解客户在日常运营中对实时信息、数据和知识的依赖，以及如何利用大模型的理解、推理和生成能力来提升业务效率的需求。“开悟大模型智能应用中台”特别优化了对客户本地实时信息、数据、知识的重点解决方案。通过构建私有知识库，客户可以使大模型更好地理解和处理特定领域的问题，提供更加专业和精准的服务。
“开悟大模型运营管理系统（LLMOps）”“开悟大模型智能应用中台”这两款产品协同使用，能够帮助客户快速建立一个私有化、全流程且高度可定制的自主大模型应用。
两款产品具有较强灵活性和多样化的部署选项。客户可以根据自身业务需求选择软件即服务（SaaS）、模型即服务（MaaS）或私有化部署方式，以最适合自己业务需求的方式使用平台。这种灵活的部署方式，确保了各种规模的企业都能够根据自己的实际情况，选择最合适的服务模式。其中私有化部署的方式能够保证客户数据的安全性和隐私性，让客户完全掌控自己的数据和应用。
这两款大模型平台级产品，不仅是人工智能技术应用的创新，也体现了开普云对市场需求和客户期望的深刻理解，更是对客户痛点的深刻洞察和积极回应。通过这两款产品，客户将能够更加高效地开发和部署AI模型应用，加速其数字化转型的步伐。相信他们将成为客户自身业务和产品智能化升级的得力助手。
开普云诚邀各行业合作伙伴和客户，共同探索AI的未来可能，并携手开创更加智能、高效的工作和生活方式。我们期待与每一位前瞻性的合作伙伴和客户携手合作，共同开启人工智能新篇章，为构建更加智慧的世界贡献力量。